Evaluación del resultado académico de los estudiantes a partir del análisis del uso de los sistemas de control de versiones
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2020Published in:
RIED. Revista iberoamericana de educación a distancia. 2020, v. 23, n. 2 ; p. 127-145Abstract:
Una de las herramientas más utilizadas por los profesionales de las tecnologías de la información y la comunicación son los sistemas de control de versiones. Estas herramientas permiten, entre otras cosas, monitorizar la actividad de las personas que trabajan en un proyecto. Por tanto, es recomendable que se utilicen también en las instituciones educativas. Se evalúa si el resultado académico de los estudiantes se puede predecir monitorizando su actividad en uno de estos sistemas. Para tal efecto, se construye un modelo que predice el resultado de los estudiantes en una práctica de la asignatura Ampliación de Sistemas Operativos, perteneciente al segundo curso del grado en Ingeniería Informática de la Universidad de León. Para obtener la predicción, el modelo analiza la interacción del estudiante con un repositorio Git. Para diseñar el modelo, se evalúan varios modelos de clasificación y predicción utilizando la herramienta MoEv.
Una de las herramientas más utilizadas por los profesionales de las tecnologías de la información y la comunicación son los sistemas de control de versiones. Estas herramientas permiten, entre otras cosas, monitorizar la actividad de las personas que trabajan en un proyecto. Por tanto, es recomendable que se utilicen también en las instituciones educativas. Se evalúa si el resultado académico de los estudiantes se puede predecir monitorizando su actividad en uno de estos sistemas. Para tal efecto, se construye un modelo que predice el resultado de los estudiantes en una práctica de la asignatura Ampliación de Sistemas Operativos, perteneciente al segundo curso del grado en Ingeniería Informática de la Universidad de León. Para obtener la predicción, el modelo analiza la interacción del estudiante con un repositorio Git. Para diseñar el modelo, se evalúan varios modelos de clasificación y predicción utilizando la herramienta MoEv.
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